Müasir Martech Strategiyasında Proqnozlaşdırıcı Analitika

Proqnozlaşdırıcı analitikanın əsas funksiyası insanların nəzərdən qaçıra biləcəyi korrelyasiyaları tapmaq üçün kütləvi məlumat dəstlərini emal etməyi əhatə edir. Müasir martech yığınında bu, adətən Müştəri Məlumat Platforması (CDP) və ya ixtisaslaşdırılmış marketinq analitikası dəsti daxilində baş verir. Bu sistemlər istifadəçinin vahid mənzərəsini yaratmaq üçün veb saytınızdan, CRM və e-poçt platformanızdan məlumatları daxil edir. Məlumatlar birləşdirildikdən sonra analitika mühərriki fərdi istifadəçilərə və ya seqmentlərə meyl balları təyin edir. Bu ballar müəyyən bir hadisənin baş vermə ehtimalını proqnozlaşdırır, məsələn, istifadəçinin növbəti 48 saat ərzində e-poçt linkinə klikləməsi və ya alış-veriş səbətini tərk etməsi.

Texniki olaraq, bu proses nəzarətli maşın öyrənməsinə əsaslanır. Siz sistemə tarixi məlumatları daxil edirsiniz – məsələn, son altı ayda abunəlik alan istifadəçilərin xüsusiyyətləri – və alqoritm onlar arasındakı ümumi cəhətləri müəyyən edir. Yeni istifadəçi bu xüsusiyyətlərə uyğun gəldikdə, sistem onları yüksək meylli potensial müştəri kimi qeyd edir. Bu, təxmin etmək haqqında deyil; bu, risk və imkanların kəmiyyətcə qiymətləndirilməsi haqqındadır. Bu nümunə tanınmasını avtomatlaşdırmaqla, marketinq komandaları son klik atributu və ya əsas coğrafi yerləşmə kimi statik qaydalara əsaslanaraq auditoriyaları əl ilə seqmentləşdirməyə sərf edəcəkləri yüzlərlə saata qənaət edirlər.

Bir çox komanda təsviri analitikanı proqnozlaşdırıcı analitika ilə qarışdırır, lakin onlar iş axınınızda fərqli məqsədlərə xidmət edirlər. Təsviri analitika keçmişdə nə baş verdiyi sualına cavab verir. Bu, əvvəlki aydan ümumi klikləri, təəssüratları və ya konversiya dərəcələrini göstərən standart tablonuzdur. Bu, baza performansınızı başa düşmək üçün vacibdir, lakin gələcək kampaniyalar üçün heç bir istiqamət vermir. Yalnız keçmiş performansınıza baxırsınızsa, biznesinizi yalnız arxa güzgüyə baxaraq idarə edirsiniz ki, bu da bazar tendensiyası dəyişməzdən əvvəl istiqaməti dəyişmək qabiliyyətinizi məhdudlaşdırır.

Proqnozlaşdırıcı analitika bu təsviri əsasları götürür və gələcəyə yönəlmiş bir obyektiv tətbiq edir. E-poçt kampaniyanızın keçən həftə 2% konversiya dərəcəsinə sahib olduğunu söyləmək əvəzinə, proqnozlaşdırıcı modellər çərşənbə axşamı xüsusi bir təklif göndərsəniz, hansı seqmentlərin 5% konversiya ehtimalının olduğunu təklif edir. Bu dəyişiklik söhbəti uğursuzluqlar haqqında hesabat verməkdən uğur üçün optimallaşdırmağa çevirir. Tipik bir hesabda bu, sadə A/B testindən kənara çıxmağı və sistemin istifadəçi səhifəyə enməzdən əvvəl hansı aktiv versiyasının müəyyən bir istifadəçi seqmenti üçün ən yaxşı nəticə verəcəyini proqnozlaşdırdığı dinamik məzmun çatdırılmasına doğru hərəkət etməyi əhatə edir.

Ənənəvi potensial müştəri qiymətləndirilməsi tez-tez iş adı, şirkət ölçüsü və ya forma doldurma sayı kimi açıq məlumat nöqtələrinə əsaslanır. Bunlar faydalı olsa da, çox vaxt statikdir və həqiqi alış niyyətinin nüanslarını nəzərə almır. Proqnozlaşdırıcı potensial müştəri qiymətləndirilməsi, potensial müştərinin rəqəmsal xüsusiyyətlərinizlə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu izləyən davranış zəkası qatı əlavə edir. Məsələn, bir saat ərzində qiymət səhifənizə üç dəfə baş çəkən və sənədləşmə bölməsinə baxan potensial müştəri, sadəcə ümumi bir ağ sənəd yükləyən potensial müştəridən daha yüksək alış meyli göstərir. Açıq və davranış məlumatlarını birləşdirərək, satış boru kəmərinizdəki səs-küyü azaldırsınız.

Bu inteqrasiya satış komandalarına öz təbliğat səylərini effektiv şəkildə prioritetləşdirməyə imkan verir. Məlumat bazasındakı hər bir potensial müştəriyə xronoloji ardıcıllıqla zəng etmək əvəzinə, onlar bağlanma ehtimalı ən yüksək olanlara diqqət yetirirlər. Tipik bir B2B əlaqəsində, bu, satış dövrünü huni boyunca hərəkət etmə əlamətləri göstərən yüksək niyyətli perspektivlərə resursları yönəltməklə azaldır. Bu məlumatlara əsaslanan yanaşma, həmçinin diqqətdən kənarda qalan, lakin qəfil yenilənmiş maraq göstərən yatmış potensial müştəriləri müəyyən etməyə kömək edir. Səmərəlilik qazancı əhəmiyyətlidir, çünki o, satış və marketinqi yüksək dəyərli perspektivin vahid, məlumatlarla dəstəklənən tərifi ətrafında uyğunlaşdırır.

Alien Road-da biz xam məlumatlar və yaradıcı strategiya arasındakı boşluğu aradan qaldırmağa diqqət yetiririk. Biz müştərinin izləmə infrastrukturunun yüksək keyfiyyətli girişləri ələ keçirdiyinə əmin olmaq üçün məlumat auditi aparmaqla başlayırıq. Dəqiq konversiya izləmə, aydın UTM parametrləri və ardıcıl CRM taksonomiyası kimi təmiz məlumatlar olmadan, proqnozlaşdırıcı modellər qeyri-dəqiq nəticələr verəcəkdir. Məlumat bazası təhlükəsiz olduqdan sonra biz müştərinin martech yığınını bu girişləri proqnozlaşdırıcı mühərriklərə ötürmək üçün konfiqurasiya edirik. Biz növbəti rübdə hansı kanalların ən yüksək gəlir gətirəcəyini müəyyən etmək üçün müştəri əldə etmə xərcləri ilə ömür boyu dəyər arasındakı nümunələri axtarırıq.

Prosesimiz iterativ testləri əhatə edir. Məsələn, biz aşağı giriş tezliyi və ya e-poçt açılma dərəcələrinin azalması kimi yüksək xidmətdən imtina siqnalları göstərən istifadəçilər üçün xüsusi yenidən hədəfləmə ardıcıllığını işə salmaq üçün proqnozlaşdırıcı model qura bilərik. Biz modelin dəqiqliyini 30 günlük müddət ərzində izləyirik və faktiki cəlbetmə nəticələrinə əsasən meyl hədlərini tənzimləyirik. Bu, quraşdır və unut sistemi deyil; bu, daimi təkmilləşdirmə tələb edir. Mürəkkəb alqoritmlər və biznes məqsədləri arasında vasitəçi kimi çıxış edərək, biz texnologiyanın yalnız maraqlı, lakin əhəmiyyətsiz qrafiklər yaratmaq əvəzinə, müştərinin gəlir məqsədlərini birbaşa dəstəklədiyinə əmin oluruq.

Ən çox yayılmış problem qərəzli və ya qeyri-kafi məlumatlara həddindən artıq etibardır. Tarixi məlumatlarınız əyridirsə – məsələn, yalnız bir xüsusi müştəri seqmentini əks etdirirsə – model digər seqmentlər üçün davranışı effektiv şəkildə proqnozlaşdıra bilməyəcəkdir. Digər tez-tez rast gəlinən səhv, marketoloqların əsas dəyişənləri başa düşmədən AI-nin çıxışına güvəndiyi ‘qara qutu’ problemini görməməzlikdən gəlməkdir. Modelin proqnozları üzrə sağlamlıq yoxlamaları aparmaq vacibdir. Əgər alqoritm müəyyən bir auditoriya seqmentinin qəfil heç vaxt qarşılıqlı əlaqədə olmadıqları bir məhsulla maraqlandığını təklif edirsə, bütün büdcənizi həmin kampaniyaya köçürməzdən əvvəl məlumat mənbəyini araşdırmalısınız.

• Qeyri-dəqiq girişlərə əsaslanan əyri proqnozlarla nəticələnən məlumatların təmizlənməməsi.
• Proqnozun həqiqətən davranışa təsir edib-etmədiyini yoxlamaq üçün nəzarət qruplarına qarşı sınaqdan keçirmədən tək bir modelə güvənmək.
• Modelin keçmiş məlumatlar üzərində işlədiyi, lakin gələcək məlumatlarda uğursuz olduğu həddindən artıq uyğunlaşmaya səbəb ola biləcək çoxlu dəyişənləri daxil edərək modeli mürəkkəbləşdirmək.
• Modelin çıxışını bazar kontekstinə əsasən şərh etmək və təkmilləşdirmək üçün insan nəzarətinə olan ehtiyacı görməməzlikdən gəlmək.

Hazırlıq standartlaşdırma ilə başlayır. Məlumatlarınız CRM, veb analitika və reklam menecerləriniz daxil olmaqla bütün platformalarda eyni dildə danışmalıdır. Əgər ‘potensial müştəri’ CRM-inizdə e-poçt platformanızdan fərqli şəkildə müəyyən edilərsə, proqnozlaşdırıcı model müştəri səyahətinin ardıcıl mənzərəsini sintez edə bilməyəcəkdir. Modellərinizə daxil edilən məlumatların təmiz və ardıcıl olmasını təmin etmək üçün bütün kampaniyalar və aktivlər üçün ciddi adlandırma qaydası tətbiq etməlisiniz. Yüksək keyfiyyətli girişlər aldığınız proqnozların dəqiqliyinə birbaşa təsir göstərir.

• İstifadəçi qarşılıqlı əlaqələrinin necə qeydə alındığındakı boşluqları və ya uyğunsuzluqları müəyyən etmək üçün cari məlumat mənbələrinizi yoxlayın.
• Alqoritmi xüsusi biznes nəticələrinə yönəltmək üçün ‘yeniləmə ehtimalı’ və ya ‘klikləmə meyli’ kimi model üçün aydın KPI-lar müəyyən edin.
• Dublikat qeydləri silərək və parçalanmış istifadəçi profillərini birləşdirərək məlumat gigiyenası üçün müntəzəm cədvəl qurun.
• Proqnozlaşdırıcı modellər tez-tez həssas davranış məlumatlarının emalını əhatə etdiyindən, məxfilik uyğunluğu tədbirlərinizin yeniləndiyinə əmin olun.